## KLASIFIKASI AKTIVITAS OLAHRAGA BERDASARKAN CITRA  FOTO  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Ar’rafi Akram * , Safira Adinda Rachmadinasya 2 , Figo Hafidz Melvandino 3 , Harry Ramza 4
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Industri & Informatika, Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA; Jalan Tanah Merdeka No.6, Kp Rambutan, Jakarta Timur 13830
Riwayat artikel: Received: 13 Agustus 2023 Accepted: 1 September 2023
Published: 11 September 2023 Keywords: CNN;
Sport; DenseNet121; Image Classfication; Arsitektur CNN.
Corespondent Email: rafiakram54@gmail.com
Abstrak. Dalam  era  teknologi  dan  informasi  yang  semakin  maju,  olahraga juga  semakin  mendapat  perhatian  dari  berbagai  kalangan,  termasuk  para penggemar  dan  pelaku  industri  olahraga.  Namun,  untuk  memahami  dan mengelola  dunia  olahraga  dengan  lebih  efektif,  diperlukan  analisis  dan pemahaman  mendalam  terhadap  berbagai  aspek  olahraga,  termasuk  di antaranya  adalah  klasifikasi  dan  pengenalan  berbagai  jenis  olahraga.  Salah satu pendekatan yang kuat dan efektif dalam pengenalan pola pada citra adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah sebuah metode klasifikasi yang  sangat  cocok  untuk  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  citra  digital. Arsitektur CNN dirancang secara efektif untuk mengenali objek dalam citra. Dataset yang digunakan terdiri dari 2348 dataset untuk pelatihan ( training ), 294  dataset  untuk  pengujian  ( testing ),  dan  294  dataset  untuk  validasi ( validation ).  Proses  pelatihan  model  dengan  arsitektur  CNN  DenseNet121 menghasilkan  tingkat  keakuratan  mencapai  99%,  sementara  tingkat keakuratan  validasi  mencapai  88,78%.  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan penerapan  CNN  untuk  menciptakan  sistem  yang  dapat  secara  otomatis  dan akurat mengidentifikasi  jenis olahraga  yang  sedang dilakukan  oleh  individu maupun  kelompok  berdasarkan  gambar  atau  citra  yang  ditangkap  dari aktivitas olahraga tersebut.
Abstract. In an era of advancing technology and information, sports are also receiving increasing attention from various sectors, including enthusiasts and participants in the sports industry. However, to better understand and manage the sports world, a thorough analysis and understanding of various aspects of sports  are  necessary,  including  classification  and  recognition  of  different types  of  sports.  One  potent  and  effective  approach  to  image  pattern recognition  is  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  CNN  is  a classification method particularly suitable for classifying digital images. The architecture of CNN is designed effectively to recognize objects within images. The dataset employed comprises 2348 samples for training, 294 samples for testing,  and  294  samples  for  validation.  The  training  process  of  the  CNN model using DenseNet121 architecture yields an accuracy rate of 99%, with a validation accuracy rate of 88.78%. Through this research, it is expected that the application of CNN will create a system capable of automatically and accurately identifying the types of sports being performed by individuals or groups based on images or captured visuals of sporting activities.

## 1. PENDAHULUAN
Olahraga  merupakan  salah  satu  aktivitas penting dalam kehidupan manusia, baik sebagai sarana menjaga kesehatan fisik maupun sebagai bentuk  hiburan  dan  kompetisi.  Dalam  era teknologi  dan  informasi  yang  semakin  maju, olahraga juga semakin mendapat perhatian dari berbagai  kalangan,  termasuk  para  penggemar dan  pelaku  industri  olahraga.  Namun,  untuk memahami  dan  mengelola  dunia  olahraga dengan  lebih  efektif,  diperlukan  analisis  dan pemahaman mendalam terhadap berbagai aspek olahraga,  termasuk  di  antaranya  adalah klasifikasi  dan  pengenalan  berbagai  jenis olahraga[1].  Salah  satu  pendekatan  yang  kuat dan  efektif  dalam  pengenalan  pola  pada  citra adalah Convolutional  Neural  Network (CNN). CNN  telah  terbukti  sangat  sukses  dalam berbagai  tugas  pengenalan  pola,  termasuk dalam  klasifikasi  citra  dan  pengenalan  objek. Kemampuan  CNN  untuk  secara  otomatis mengekstraksi fitur-fitur penting dari data citra, tanpa  memerlukan  fitur  manual  yang  rumit, menjadikannya pilihan yang menjanjikan untuk tugas klasifikasi aktivitas olahraga.
Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  sebuah  metode  klasifikasi  yang  sangat cocok untuk digunakan dalam mengklasifikasikan  citra  digital.  Arsitektur CNN dirancang secara efektif untuk mengenali objek  dalam  citra,  sehingga  salah  satu kegunaannya  adalah  melakukan  klasifikasi citra.  Dengan  menggunakan  data  dan  metode ini,  diharapkan  hasil  yang  diperoleh  dapat mencapai  tingkat  akurasi  dan  efisiensi  yang tinggi[2]. Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  pengembangan  dari Multilayer Perceptron (MLP)  yang  secara  khusus dirancang  untuk  mengolah  data  dua  dimensi yang  berbentuk  citra.  CNN  termasuk  dalam kategori Deep Neural Network karena memiliki kedalaman  jaringan  yang  signifikan,  dan umumnya  digunakan  untuk  mengolah  data citra. Meskipun pada teorinya pengklasifikasian citra  dapat  dilakukan  menggunakan  MLP, pendekatan tersebut kurang cocok karena tidak mampu mempertahankan informasi spasial dari data  citra.  Pendekatan  ini  menganggap  setiap piksel sebagai fitur mandiri, yang pada akhirnya mengakibatkan  kinerja  yang  tidak  mencapai tingkat  optimal.  CNN  ini  didasarkan  pada penelitian awal yang dilakukan oleh Hubel dan
Wiesel  mengenai  visual  cortex  pada  indera penglihatan kucing[3].
Pada penelitian lain [4] melakukan Klasifikasi  Video  Olahraga  Berdasarkan  Citra Berbasis  Konten  Menggunakan  Segmentasi Superpixel dengan  tingkat  rata-rata accuracy 91%, precision 64% dan recall 61%.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  Penelitian  ini menerapkan Convolutional  Neural  Network (CNN) sebagai metode efisien untuk mengenali serta memproses gambar. Kumpulan data terdiri dari  2348  citra  digunakan  sebagai  data pelatihan,  294  citra  untuk  pengujian,  dan  294 citra  sebagai  data  validasi.  Proses  pelatihan model  CNN  terdiri  dari  beberapa  tahap, termasuk pemuatan gambar, persiapan gambar sebagai  input  model,  dan  konversi  label menjadi kategori. Arsitektur model CNN yang dibangun  terdiri  dari  serangkaian  lapisan Convolutional  Layers,  Pooling  Layer,  Dense Layer ,  dan Activation  Layers .  Setelah  model dibangun, pelatihan dilakukan melalui 20 epoch (iterasi)  menggunakan  data  latih.  Untuk mengukur performa dan loss model, digunakan fungsi loss  categorical_crossentropy serta algoritma  optimasi  Adam.  Melalui  penelitian ini,  kami  berharap  bahwa  penerapan  CNN untuk  menciptakan  sistem  yang  dapat  secara otomatis  dan  akurat  mengidentifikasi  jenis olahraga  yang  sedang  dilakukan  oleh  individu maupun  kelompok  berdasarkan  gambar  atau citra  yang  ditangkap  dari  aktivitas  olahraga tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  mengenai dasar  teori  dan  referensi  dari  sumber  tertulis yang relevan dengan topik atau isu yang sedang diinvestigasi atau dibahas.

## 2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN) merupakan  salah  satu  jenis deep  feed-forward artificial neural network yang sering digunakan dalam  analisis  citra.  Struktur  CNN  terdiri  dari satu lapisan masukan ( input layer ), satu lapisan keluaran  ( output  layer ),  dan  beberapa  lapisan tersembunyi ( hidden layers ). Lapisan tersembunyi ini umumnya terdiri dari convolutional layers, pooling layers, normalization layers, ReLu layer, fully connected layers , dan loss layer . Semua  lapisan  dalam  CNN  disusun  secara
hierarkis  dan  ditumpuk  berurutan.  Berbeda dengan arsitektur dua dimensi pada MLP, CNN menggunakan  arsitektur  tiga  dimensi  yang mencakup  lebar,  tinggi,  dan  kedalaman  dalam pemrosesan data citra[5].

## Gambar 1. Arsitektur CNN secara umum

## 2.2. Deep Learning
Deep  Learning merupakan  konsep  yang mampu  meningkatkan  performa  kecerdasan buatan itu sendiri, sebagai contoh adalah model pengembangan Deep Learning . Deep Learning dapat mengubah representasi gambar sederhana menjadi  konsep  yang  lebih  kompleks  secara otomatis, tanpa mengandalkan aturan kode atau pengetahuan  manusia  dalam  domain  tersebut. Oleh  karena  itu,  model Deep  Learning dapat mempercepat  dan  menyederhanakan  tugas  - tugas  seperti  deteksi  objek,  pengenalan  suara, terjemahan  bahasa,  dan  berbagai  pekerjaan kecerdasan  buatan  lainnya.  Salah  satu  metode Deep  Learning adalah Convolutional  Neural Network (CNN), yang merupakan turunan dari metode Artificial  Neural  Network (ANN). Meskipun  CNN  dan  ANN  memiliki  arsitektur dan model yang serupa, namun ada perbedaan mencolok antara keduanya. Pada metode ANN, setiap  node  dalam  jaringan  berdiri  sendiri, sementara  pada  CNN,  node-node  tersebut saling  terhubung.  Kelebihan  ini  membuat metode  CNN  lebih  efisien  dalam  komputasi dibandingkan  dengan  ANN,  sehingga  CNN lebih  unggul  dalam  memindai  bagian  terkecil dari gambar[6].

## 2.3. Tensorflow
TensorFlow adalah sebuah pustaka
perangkat  lunak  yang  bersifat  sumber  terbuka ( open source ) yang digunakan untuk mengembangkan,  melatih,  mengevaluasi,  dan menerapkan model pembelajaran mesin. Banyak  pengembang  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  sebagai  basis  untuk membangun  sistem  dengan  menggunakan
TensorFlow. Selain itu, ada juga KERAS, yang merupakan salah satu dari beberapa antarmuka (API)  tingkat  tinggi  dari  TensorFlow,  yang sangat  membantu  dalam  pembuatan  dan pelatihan jaringan neural yang mendalam[2].
2.4. HyperParameter Optimization
Hyperparameter optimization pada Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah proses  mencari  dan  menentukan  nilai  optimal untuk  hyperparameter  pada  arsitektur  dan pelatihan  model  CNN.  Hyperparameter  adalah parameter  yang  ditentukan  di  luar  model  itu sendiri  dan  berpengaruh  terhadap  cara  model belajar  dan  berperforma.  Beberapa  contoh hyperparameter pada CNN meliputi:
a. Learning Rate
Learning  Rate adalah  parameter  yang menentukan  seberapa  besar  langkah  yang diambil saat mengoptimasi model selama proses pelatihan. Jika learning rate terlalu besar, model dapat  melewati  titik  minimum  dan  kesulitan untuk konvergensi, dan jika terlalu kecil, proses pelatihan akan menjadi lambat.
b. Ukuran Batch
Batch  Size adalah jumlah  sampel data  yang diproses  dalam  satu  iterasi  selama  pelatihan. Batch  size  yang  lebih  besar  bisa  mempercepat pelatihan,  tetapi  membutuhkan  lebih  banyak memori GPU.
c. Dropout Rate
Dropout adalah  teknik  regularisasi  yang digunakan untuk mengurangi overfitting . Dropout  rate menentukan  seberapa  banyak neuron yang di-drop selama pelatihan.
d. Jumlah dan Ukuran filter (kernel)
Filter  adalah  salah  satu  komponen  penting dalam konvolusi. Jumlah dan ukuran filter yang dipilih dapat mempengaruhi ekstraksi fitur dari citra.  Jumlah  filter  menentukan  berapa  banyak fitur yang diekstraksi dalam setiap layer.

## e. Fungsi Aktivasi
Pilihan  fungsi  aktivasi  (misalnya  ReLU, Sigmoid,  atau  Tanh)  pada  setiap  layer  adalah hyperparameter yang harus diatur.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Tahapan Penelitian
Dalam  upaya  menyelesaikan  penelitian  ini, terdapat  beberapa  langkah  penting  yang  perlu dijalani.  Proses  penelitian  ini  melibatkan serangkaian tahap yang mencakup implementasi dan uji coba metode, bertujuan untuk mencapai hasil  yang  diinginkan  dan  mencerminkan gambaran yang diharapkan. Untuk memvisualisasikan  langkah-langkah  tersebut, Anda  dapat  merujuk  pada  Diagram  alir  seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart penelitian
3.2. Pengumpulan Dataset
Pengumpulan dataset adalah proses mengumpulkan sejumlah data atau sampel yang akan  digunakan  untuk  melatih,  menguji,  atau menguji kinerja dari suatu model atau algoritma. Dataset yang baik merupakan kunci kesuksesan dalam  pelatihan  model machine  learning dan deep learning , karena kualitas dan jumlah data yang cukup akan berpengaruh pada akurasi dan
generalisasi model[11]. Penelitian ini menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  situs publik, yaitu Kaggle.

## 3.3. Preprocessing Data
Preprocessing merupakan  tahapan  yang dilakukan  sebelum  data  citra  asli  diolah  oleh Convolutional  Neural  Network (CNN)[13]. Dalam tahapan ini, diterapkan fungsi resize citra yang berguna untuk menyesuaikan ukuran citra. Resize dilakukan  untuk  menghilangkan noise dengan cara memotong bagian citra yang tidak relevan.  Jika  citra  mengandung noise yang berlebihan,  citra  tersebut  akan  diabaikan[7]. Tujuan dari proses ini adalah untuk mempercepat  dan  mempermudah  pemrosesan data training .

## 3.4. Split Data
Pada  tahap  pemisahan  data,  dataset  dibagi menjadi  tiga  bagian,  yaitu  data  pelatihan,  data pengujian,  dan  data  validasi.  Data  pelatihan digunakan sebagai referensi untuk membangun model  klasifikasi,  sementara  data  pengujian digunakan  untuk menguji  performa dari model algoritma  klasifikasi  tersebut.  Data  validasi berfungsi untuk melakukan validasi model dan mencegah  terjadinya  kondisi  di  mana  akurasi pada  data  pelatihan  tinggi  tetapi  akurasi  pada data pengujian rendah [14]. Pada penelitian ini, dataset  dibagi  dengan  perbandingan  80%  data pelatihan,  10%  data  pengujian,  dan  10%  data validasi,  yang  masing-masing  terdiri  dari  2348 citra untuk data pelatihan, 294 citra untuk data pengujian, dan 294 citra untuk data validasi.

## 3.5. Training Model CNN
Dalam  tahap  pelatihan,  digunakan  untuk melatih model arsitektur CNN guna mengenali jenis  olahraga.  Tahap  ini  memanfaatkan  20% dari total dataset yang ada, dengan ukuran batch size sebesar 64 dan ukuran citra 200x200 piksel. Hasil dari pelatihan pada setiap model arsitektur disimpan  dalam  format  ekstensi  HDF5.  Hasil penyimpanan  dari  tahap  pelatihan  mencakup model, bobot pelatihan, dan informasi yang akan digunakan  untuk  tahap  pengujian[10].  Model Arsitektur CNN yang diterapkan yaitu DenseNet121.
a. DenseNet121 DenseNet  121  adalah  jenis Convolutional Neural  Network (CNN)  di mana setiap lapisan
terhubung dengan lapisan non-berikutnya yang lebih  dalam  dalam  struktur,  artinya,  lapisan utama terhubung dengan lapisan kedua, ketiga, keempat,  dan  seterusnya,  lapisan  berikutnya terhubung  dengan  lapisan  ketiga,  keempat, kelima, dan seterusnya. Hal ini dilakukan untuk memaksimalkan  aliran  data  antara  lapisan- lapisan dalam struktur tersebut[14].

## 3.6. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  sebuah  proses  untuk mengembangkan  model  atau  fungsi  yang menggambarkan konsep dari suatu data. Dalam proses klasifikasi, data-data tertentu dikumpulkan dan kemudian dikelompokkan ke dalam  kategori-kategori  yang  disebut  sebagai kelas. Kelas yang terbentuk ini dikenal sebagai dataset  pelatihan,  yang  akan  digunakan  untuk dilatih  oleh  algoritma  klasifikasi.  Proses  ini dikenal  sebagai  pelatihan.  Dengan  pelatihan, akan  dihasilkan  sebuah  model  yang  mampu melakukan klasifikasi pada data-data baru[12].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Pengumpulan Dataset
Dataset yang diterapkan dalam penelitian ini terdiri
dari gambar-gambar
yang merepresentasikan  aktivitas  olahraga,  dengan total keseluruhan mencapai 2936 citra. Langkah awal  dalam  penelitian  ini  melibatkan  proses preprocessing,  dimana  citra-citra  tersebut mengalami transformasi ukuran dengan menggunakan fungsi resize . Dalam langkah ini, seluruh  citra  diubah  ukurannya  menjadi 200x200  piksel,  tujuannya  adalah  untuk meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  data training dan  untuk  memperoleh  hasil  terbaik dari  model  yang  dihitung[15].  Setelah  tahap resize citra  selesai,  dilakukan  pembagian dataset,  dimana  citra-citra  aktivitas  olahraga dibagi  menjadi  tiga  bagian:  80%  digunakan untuk  pelatihan  (data training ),  10%  untuk pengujian (data testing ), dan 10% untuk validasi
(data validation )[8].

## 4.2. Hasil Training Model CNN
Dari  hasil  latihan  model  Convolutional Neural  Network  (CNN)  menggunakan  struktur DenseNet121 dengan parameter yang digunakan  yaitu learning  rate 0.001, dropout rate 0.2, batch size 64, kernel size 3, dan epoch sebesar  20,  proses  pelatihan  menghasilkan
tingkat  keakuratan  mencapai  99%,  sementara tingkat  keakuratan  validasi  mencapai  88,78%. Ilustrasi grafik di bawah ini memvisualisasikan capaian  hasil  pelatihan  dengan  struktur DenseNet121[9].
Gambar 3. Grafik akurasi dan loss pelatihan

## 5. KESIMPULAN
a. Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan sebelumnya, Klasifikasi Aktivitas
Olahraga melalui penerapan metode CNN melibatkan penggunaan 2936 gambar citra yang mencakup 20 kelas aktivitas olahraga yang berbeda. Dataset tersebut telah dibagi menjadi  tiga  bagian,  yakni  2348  dataset untuk  pelatihan  ( training ),  294  dataset untuk pengujian ( testing ), dan 294 dataset untuk  validasi  ( validation ).  Proses  pra- pemrosesan  dilakukan  dengan  mengubah seluruh  gambar  menjadi  ukuran  200x200 piksel.  Pengembangan  model  melibatkan pengaturan  parameter  yang  spesifik, termasuk  Jumlah epoch sebanyak  20, batch  size 64,  serta  penerapan dropout dengan  tingkat  0.2  guna  mengurangi kemungkinan overfitting .  Lebih  lanjut, learning  rate  yang  diatur  sebesar  0.001
digunakan  sebagai  faktor  pembelajaran untuk mengoptimasi bobot model.
b. Oleh  karena  itu,  simpulan  dari  analisis hasil Klasifikasi Aktivitas Olahraga dengan menggunakan  pendekatan  metode
CNN adalah bahwa model yang memanfaatkan  arsitektur  DenseNet121 berhasil mencapai tingkat akurasi pelatihan sebesar 99% dan akurasi validasi sebesar 88,78%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Juniarto,  O.  Unju  Subandi,  and  Sujarwo,
“Edukasi Olahraga Dalam Upaya
Meningkatkan  Kebugaran  Dan  Kesehatan Masyarakat Kota Bekasi Provinsi Jawa Barat,”
Jurnal  Ilmiah  Pengembangan  dan  Penerapan IPTEKS , vol. 20, no. 01, pp. 16–23, Jun. 2022.
[2]  R. Magdalena, S. Saidah, N. K. C. Pratiwi, dan A.  T.  Putra,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan Melalui  Citra  Satelit  SPOT-6  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, hal. 335–339, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48195.
[3]  F.  Putra  Maulana,  A.  Wijayanto,  and  H. Oktavianto, “Prototipe Untuk Mengidentifikasi Kerusakan  Bantalan  Pada  Motor  Induksi Menggunakan Convolutional
Neural
Network,” EMITOR:  Jurnal  Teknik  Elektro , vol. 23, no. 1, pp. 7–13, Mar. 2023.
[4]  S.  Yuliany,  Aradea,  dan  A.  N.  Rachman, “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” J. Buana Inform. , vol. 13, no. 1, hal. 54–65, 2022, doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[5]  H.  Kurniawan  dan  K.  Kusrini,  “Klasifikasi Pengenalan  Wajah  Siswa  pada  Sistem Kehadiran  dengan  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, hal. 846–856, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5958.
[6]  A. H. Nasrullah dan H. Annur, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi  Citra  Digital  Daun,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, hal. 726–736,
2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5962.
[7]  A. E. Putra, M. F. Naufal, dan V. R. Prasetyo, “Klasifikasi  Jenis  Rempah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  dan  Transfer Learning,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 12–18, 2023.
[8]  D.  Alamsyah  dan  D.  Pratama,  “Implementasi Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Klasifikasi  Ekspresi  Citra  Wajah  pada  FER-
2013 Dataset,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, hal. 350–355, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1714.
[9]  R. Adi Saputra, D. Rasendriya Rizqullah Putra, and  M.  Alaika  Asyrofi,  “Implementasi Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk Mendeteksi Penggunaan Masker pada
Gambar,” JITET  (Jurnal  Informatika  dan Teknik  Elektro  Terapan) ,  vol.  11,  no.  3,  pp. 710–714, Aug. 2023.
[10]  M.  F.  Naufal,  J.  Siswantoro,  dan  M.  G.  K. Wicaksono, “Klasifikasi Tulisan Tangan pada Resep  Obat  Menggunakan  Convolutional Neural Network,” Techno.Com , vol. 22, no. 2, hal. 508–526, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i2.8075.
[11]  T.  Bariyah,  M.  Arif  Rasyidi,  dan  Ngatini, “Convolutional Neural Network Untuk Metode Klasifikasi  Multi-Label  pada  Motif  Batik,” Techno.COM ,  vol.  20,  no.  1,  hal.  155–165, 2021.
[12]  D.  Irfansyah,  M.  Mustikasari,  dan  A.  Suroso, “Arsitektur  Convolutional  Neural  Network (CNN)  Alexnet  untuk  Klasifikasi  Hama  pada Citra  Daun  Tanaman  Kopi,” J.  Inform.  J. Pengemb.  IT ,  vol.  6,  no.  2,  hal.  87–92,  2021,
[Daring]. Tersedia pada:
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/info rmatika/article/view/2802
[13]  U.  S.  Rahmadhani  dan  N.  L.  Marpaung, “Klasifikasi Jamur Berdasarkan Genus dengan Menggunakan  Metode  CNN,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 2, hal. 169–173, 2023.
[14]  U.  Khultsum  dan  G.  Taufik,  “Komparasi Kinerja  DenseNet  121  dan  MobileNet  untuk Klasifikasi  Citra  Penyakit  Daun  Kentang,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no.
2, hal. 558−565, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i2.6047.
[15]  D.  Husen,  K.  Kusrini,  dan  K.  Kusnawi, “Deteksi Hama pada Daun Apel Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  4,  hal. 2103–2110, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4667.www